An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Connectez Apify à ChatGPT, Claude et Gemini

Configurez-le une fois et il fonctionne avec ChatGPT, Claude, Cursor et n'importe quel autre client que vous aimez. Tout s'exécute en toute sécurité en arrière-plan, pour que vous puissiez vous détendre et vous concentrer sur l'essentiel. Alimentez votre agent IA avec des données web structurées en temps réel.

Demandez à l'IA à propos de ce Connector

Développé, maintenu et hébergé par Vinkius.

MCP VÉRIFIÉ · PRÊT POUR LA PRODUCTION · GARANTIE VINKIUS

Waiting for input…

Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

Votre IA fait le travail. Nous veillons dessus, en toute sécurité.

Aucun autre outil d'IA ne vous offre ça. Votre workflow s'exécute dans le client que vous aimez déjà, votre compte reste protégé, et vous décidez ce que l'agent peut ou ne peut pas faire. C'est la vraie raison de faire le pas.

Chaque Connector vit dans notre infrastructure, là où votre workflow s'exécute. Les trois choses ci-dessous en font déjà partie et travaillent discrètement en arrière-plan pour que vous n'ayez jamais à y penser. Rien à ajouter, rien à configurer, aucune inquiétude à avoir.

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

Chaque Connector s'exécute dans son propre environnement scellé.

Chaque Connector s'exécute dans son propre runtime V8 scellé, sans accès à vos fichiers, à votre système ni aux autres serveurs. Un Connector ne voit jamais au-delà de sa propre requête.

Kill Switch02

Un seul interrupteur arrête tous les agents. Immédiatement.

Une seule action désactive tous les Connectors, révoque tous les tokens et termine toutes les sessions d'un coup. La Gouvernance de l'IA conserve le registre.

FinOps par utilisateur03

Des limites de dépense qui s'interrompent au lieu de surprendre.

Chaque utilisateur garde ses propres connexions et identifiants, isolés de ceux des autres. Ce qui dépasserait votre limite de dépense est stoppé et mis en attente de votre approbation, pas facturé.

Trois contrôles, intégrés à la couche par laquelle votre IA se connecte.

Sélection · 10 capacités

Nous ne livrons que les actions qui comptent.

Ensemble de capacités01 / 03

01-04

4 capacités dans cet ensemble.

Sur 10 disponibles via Apify.

  1. 01

    Arrêter une exécution Apify

    Toutes les données déjà collectées et envoyées au jeu de données sont conservées. Le statut de l'exécution passe à ABORTED. Utilisez cette fonction pour stopper un scraping incontrôlé ou lorsque vous avez collecté suffisamment de données. L'arrêt doit être géré par l'acteur lui-même.

  2. 02

    Récupérer les éléments du jeu de données

    Le datasetId est trouvé dans l'objet de l'exécution (defaultDatasetId). Cette fonction supporte la pagination via limit et offset. Elle renvoie un tableau d'objets JSON contenant les champs de données collectées. Idéal pour les téléchargements en masse (utiliser limit=1000).

  3. 03

    Vérifier les limites de compte Apify

    Indispensable pour suivre votre consommation et éviter les frais de dépassement. Consultez les limites d'abonnement Apify ainsi que l'utilisation des unités de calcul.

  4. 04

    Récupérer un dépôt clé-valeur

    Les dépôts clé-valeur contiennent des données arbitraires comme des captures d'écran (OUTPUT), des fichiers de configuration ou des résultats intermédiaires. Le storeId provient de l'objet d'exécution (defaultKeyValueStoreId). Récupérez un élément spécifique d'un dépôt Apify.

Ensemble de capacités02 / 03

05-07

3 capacités dans cet ensemble.

Sur 10 disponibles via Apify.

  1. 05

    Obtenir le statut d'une exécution

    Interrogez ce point de terminaison pour suivre les collectes de longue durée. Vérifiez le statut et les métadonnées d'une exécution spécifique d'acteur Apify.

  2. 06

    Lister les acteurs Apify disponibles

    Liste les acteurs que vous possédez ainsi que ceux disponibles dans l'Apify Store. Chaque entrée contient l'acteurId, le nom, la description et la configuration par défaut. Utilisez l'acteurId pour déclencher des exécutions.

  3. 07

    Lister les webhooks configurés

    Consultez les webhooks configurés pour recevoir des notifications en cas de succès (RUN.SUCCEEDED) ou d'échec (ACTOR.RUN.FAILED) d'un acteur. Cela permet de construire des architectures événementielles.

Ensemble de capacités03 / 03

08-10

3 capacités dans cet ensemble.

Sur 10 disponibles via Apify.

  1. 08

    Publier des URLs dans une file d'attente

    Transmettez le queueId (depuis l'objet d'exécution) et un tableau JSON de requêtes. Ceci permet un crawling dynamique où de nouvelles pages sont découvertes et ajoutées pendant l'exécution.

  2. 09

    Lancer un acteur Apify

    Transmettez l'acteurId (ex: "apify/web-scraper") et un JSON de configuration d'entrée. Ceci lance l'acteur de manière asynchrone et retourne immédiatement un runId. Utilisez ap.get_run pour suivre l'achèvement.

  3. 10

    Lancer un acteur Apify de manière synchrone

    Similaire à 'Lancer un acteur Apify', mais attend la fin de l'acteur avant de retourner le résultat. Idéal pour les acteurs de courte durée (moins de 5 minutes). Pour les collectes longues, utilisez la méthode asynchrone.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

01

Competitive Price Monitoring

You need to track product prices across multiple competitor sites. The AI runs a dedicated actor and pulls the resulting dataset into a table for comparison.

02

Gathering Technical Specs

You are building a database of product specifications. The AI runs a scraper to pull structured data fields, like dimensions and materials, from product pages.

03

Monitoring Site Health

You want to ensure a website is updating its content. The AI can run a scrape and retrieve screenshots from the key-value store for visual verification.

04

Large-Scale Data Collection

You need to pull thousands of records. The AI runs the job asynchronously and then uses pagination to download the entire dataset in chunks.

Automatisez une tâche

Mettez Apify au travail sur une chose.

Des automatisations étape par étape que votre IA exécute via ce Connector : le flux, les prompts pour démarrer et les capabilities exactes derrière chaque étape.

Un connector, toutes les IAs

Apify fonctionne avec les clients IA les plus populaires.

Voici les clients les plus populaires, chacun avec un guide pas à pas : un lien, configuré une fois, avec gouvernance et visibilité intégrées. Et comme tout tourne sur le standard MCP, la même connexion fonctionne aussi dans tout autre client compatible : rien à reconstruire.

ClaudeClaudeChatGPTChatGPTGeminiGeminiPerplexityPerplexityGrokGrokMicrosoft CopilotMicrosoft CopilotCursorCursorVS CodeVS CodeWindsurfWindsurfJetBrainsJetBrainsClineClineLangChainLangChainVercel AI SDKVercel AI SDKLovableLovableZ.aiZ.aiRaycastRaycastQwen CodeQwen CodeKimi CodeKimi CodeLe ChatLe Chat

Vous construisez votre propre app ? Le connector est à vous.

Vous n'avez pas besoin d'un client pour mettre Apify au travail : la même connexion hébergée se branche sur vos propres applications et le code de votre agent, avec la même gouvernance à chaque requête. Construisez avec lui, discutez avec lui : une connexion pour les deux.

Observée, pas estimée

Moyenne de 919 ms. Rapide en production.

Apify est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 1004 ms
3 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
745ms
Jour le plus lent
1004ms
Tendance sur 14 jours
Stable-2%

Connectez votre client

Une URL. Tous les clients.

Activez le Connector, copiez votre lien et collez-le dans le client que vous utilisez déjà. 10 capacités arrivent prêtes à l'emploi.

Accès aperçu · pas d’authentification du fournisseur

Le jeton vk_preview_* appartient à l’infrastructure d’aperçu de Vinkius. Il permet à Claude de découvrir et d’afficher les capacités de Apify, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de Apify. Les actions nécessitant des identifiants ou des données de compte réelles peuvent ne pas s’exécuter tant que vous n’avez pas activé le Connector et autorisé le service.

Apify Connector

Tout est prêt. Choisissez votre client MCP et suivez les instructions de configuration.

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_kyOCHu4Rvz1CsEZ7ViQMTOM5deCOQwTatWoMs4PP/mcp

Claude Desktop

Suivez les étapes ci-dessous pour vous connecter en quelques secondes.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Apify capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "apify-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_kyOCHu4Rvz1CsEZ7ViQMTOM5deCOQwTatWoMs4PP/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Les instructions pas à pas pour chaque client sont dans le guide. Comment connecter

Configuration guidée pour Claude ? Configurer Apify avec Claude et les autres IA

Voyez tous les clients IA avec lesquels ce connector fonctionne ↑

Pour qui

Conçu pour le travail que les utilisateurs de Apify délèguent.

Ce connecteur est conçu pour les professionnels qui dépendent de l'information web structurée. Il permet d'intégrer la puissance de scraping d'Apify directement dans le flux de travail de votre agent IA. Vous transformez ainsi des données brutes du web en informations exploitables, sans passer par des étapes d'intégration complexes.

  • 01

    Ingénieurs de données

    Déclenchez des logiques d'extraction planifiées et mappez des objets Apify directement dans des vérifications de QA conversationnelles.

  • 02

    Chercheurs de marché

    Commandez à votre IA de scraper les prix de produits en utilisant des acteurs Apify et compilez les jeux de données JSON en tableaux Markdown lisibles.

  • 03

    Développeurs IA

    Augmentez les capacités en temps réel de votre agent en lui fournissant des données de site massives et structurées, fraîchement collectées via des navigateurs headless.

FAQ

Les questions des utilisateurs de Apify.

  • 01

    Is this MCP for all types of web scraping?

    It connects to the Apify platform, which supports full-stack web scraping. You can run various 'Actors'—which are specialized scraper bots—to extract data from different types of websites.

  • 02

    Can I handle very large datasets?

    Yes. The get_dataset_items capability supports pagination, allowing you to pull structured JSON data in large batches, up to 1000 items per page.

  • 03

    What if my scrape job fails or runs too long?

    You can use the get_run capability to check the job's status. If it's running wild, you can use abort_run to stop it immediately.

  • 04

    Does this MCP require me to know coding?

    No. You interact with the entire system using natural conversation. Your AI agent handles the underlying complexity of running the scrapers and extracting the data.

  • 05

    How do I check my usage limits?

    Use the get_account_limits capability. This lets you monitor your compute unit usage and proxy bandwidth, helping you avoid overage charges.

  • 06

    How can the AI agent run a scrape on a list of product URLs?

    First, find your specific scraping Actor ID via list_actors. Then, prompt your agent to execute run_actor, providing the target URLs formatted as a structured JSON input payload. It returns a 'Run ID'. You can poll this run via get_run, and once it succeeds, the agent calls get_dataset_items to pull all acquired data straight to your window.

  • 07

    Can the agent interact with run configurations mid-way during crawling?

    Yes. If an Apify crawler is currently executing and utilizes a Request Queue, you can instruct your agent to call push_to_queue. Doing so dynamically ships new URLs to the active queue instance, extending the current web crawl without needing to stop or restart the Actor.

  • 08

    Can my AI automatically detect scraping timeouts and debug the failure?

    Absolutely. Because your agent can track real execution flows with get_run, it's aware if it transitions to TIMED-OUT or FAILED states. Subsequently, you can ask the agent to examine the KV Store log outputs ensuring the underlying issue (e.g. captcha block, blocking proxy) is identified immediately.

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